傾向スコアを用いた因果推論入門~実装編~ - データサイエンティスト見習いの日常

2019/08/04 50 users データサイエンティスト見習い 因果推論 おさらい 実装編 実装

0. はじめに 1. 対象データ 2. 先に各手法の結果を確認 3.準備 4. 基礎集計~CMを見た人と見ていない人での目的変数の差~ 5. 因果推論の流れのおさらい 6. 傾向スコアモデリング 6.1 モデリング 6.2 テスト / コントロールの傾向スコアの可視化 6.3Rでの傾向スコアモデリングの実装 7. 傾向スコアマッチング 7.1 結構面倒... 続きを読む

傾向スコアを用いた因果推論入門~理論編~ - データサイエンティスト見習いの日常

2019/07/26 82 users データサイエンティスト見習い 理論編 因果推論 日常 施策

0. はじめに 1. 因果推論~施策の本当の効果~ 1.1 TVのCMを見るとアプリのプレイ時間が短くなる！？ 1.2じゃぁ理想的な比較方法は？ 1.3 背景要因を揃えた比較が難しい問題 1.4 反実仮想：仮に「xxxしたら / しなかったら」の効果算出 2. 傾向スコアを用いた効果測定 2.1 絶対にこの条件は守ろう ~ 「SUTVA」/「強く無視... 続きを読む

傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記

2019/03/31 53 users LightGBM rmizuta RCT ロジスティック回帰

はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械... 続きを読む

統計的因果推論(4): 機械学習分類器による傾向スコアを調整してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2016/11/24 18 users 因果推論 六本木 データサイエンティスト ブコメ 統計学

2016 - 11 - 24 統計的因果推論(4): 機械学習分類器による傾向スコアを調整してみる R 機械学習 統計学 統計的因果推論 この記事は以下の記事の続きです。 ご覧の通り、 機械学習 分類器3種で傾向スコアを算出してみたらおかしな結果になったわけです。この点について、実は後日2点ほどコメントをいただきました。1つは ブコメ で、 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械学習に置き換... 続きを読む

「調査観察データの統計科学」読書会資料を公開しました（数式周りをフォロー） - Mi manca qualche giovedi`?

2015/09/14 29 users Mi manca qualche giovedi 数式

傾向スコア, 因果効果因果推論、特に傾向スコアについて日本語で学ぼうとしたら、第一に名前が挙がるのは「調査観察データの統計科学」だろう。調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学) | 星野 崇宏 | 本 | Amazon.co.jpところがこの本、数式を中心に難が多く、読み始めたはいいけど困っているという人がかなり多そうだ。実は社内の機械学習勉強会で... 続きを読む

「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ（前半） - Mi manca qualche giovedi`?

2014/12/12 23 users Mi manca qualche giovedi 前半

因果効果, 傾向スコア みどりぼん(「データ解析のための統計モデリング入門」)を読み終わったから、というわけではないが、同じ岩波・確率と情報の科学シリーズの「調査観察データの統計科学」（星野崇宏）を読んでいる。Amazon.co.jp： 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学): 星野 崇宏: 本社内で週一開催している勉強会の自分の担当回でもこの「... 続きを読む